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GPT-5.6 Sol vs GLM 5.1 (medium)

平均分几乎持平,为 7.0 vs 7.0GPT-5.6 Sol benchmark 成本更低,为 $0.524 vs $0.727GPT-5.6 Sol 更快,为 2.17s vs 58.80s,通过率为 63.6% vs 65.2%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-15

排名
#115
总输出令牌
4,357
响应时间(平均)
2.17s
总成本
$0.524
排名
#117
总输出令牌
215,889
响应时间(平均)
58.80s
总成本
$0.727
推荐模型 GPT-5.6 Sol

它在这里得分最高(7.0),同时响应速度比GLM 5.1 (medium)快约 27.1 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Sol none 发布日期: 2026-07-09 GLM 5.1 GLM 5.1 medium 发布日期: 2026-04-07
分数 7.0 7.0
排名 #115 #117
可靠性 10.0 8.1
一致性 9.0 8.4
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 63.6% 65.2%
不稳定测试 3 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.365 6.923
总成本 $0.524 $0.727
输入价格 $5.000 / 1M $0.966 / 1M
输出价格 $30.000 / 1M $3.036 / 1M
总输入令牌 78,602 82,592
输出令牌 4,357 16,089
推理令牌 0 199,800
响应时间(平均) 2.17s 58.80s
响应时间(最大) 12.81s 308.75s
响应时间(总计) 47.66s 1234.72s
参数量 ~2T 总计 (~150B 激活) 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#115 GPT-5.6 Sol

none
成本
$0.116
时间
78.7s
令牌
3,944 tok

#117 GLM 5.1

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
GPT-5.6 Sol 5.5 10.0 33.3% 0 1.39s 7,302 390 0
GLM 5.1 4.6 3.7 44.5% 2 109.63s 5,702 4,871 37,826

快速对比

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